Fatores genéticos na variação inter-fratrias das componentes do somatótipo

Esta pesquisa pretende determinar a influência de fatores genéticos e ambientais na variação inter-fratrias nas componentes do somatótipo, bem como apresentar, de modo didático, um conjunto de etapas associados a pesquisa de Genética Quantitativa. A amostra foi constituída por 366 pares de irmãos dos 10 aos 18 anos de idade residentes no nordeste de Portugal Continental. As componentes do somatótipo foram estimadas com base no protocolo descrito por CARTER & HEATH (1990), a partir de 10 medidas somáticas. A análise exploratória dos dados foi efetuada nos “softwares” SPSS e PEDSTATS. As estimativas dos fatores genéticos foram obtidas no “software” SAGE. Os resultados salientaram uma elevada qualidade da informação (erro técnico de medida ≈1%). A componente mesomorfia é a mais elevada qualquer que seja a estrutura das irmandades: irmão-irmão, irmã-irmã, ou irmão-irmã. Mesmo depois de ajustadas para diferentes covariáveis as estimativas dos fatores genéticos são elevadas: 0,49 para a endomorfia, 0,55 para a mesomorfia, e 0,71 para e ectomorfia. Estes resultados sugerem a presença de fatores genéticos substanciais a governar a variação no somatótipo no seio da população

Análise e interpretação dos níveis de actividade física de crianças: um tutorial baseado na modelação hierárquica ou multinível

Este tutorial pretende apresentar, de modo didáctico, uma forma alternativa de análise de dados sobre os níveis de actividade física de crianças a partir da modelação hierárquica ou multinível. São mencionadas as diferentes etapas da modelação, os resultados são interpretados com base nos output's do software utilizado – o HLM 6.02. Em cada etapa do percurso são lançadas as hipóteses mais importantes em grau de complexidade crescente. A sua importância é referida a partir dos resultados disponíveis

Жанр эссе полемического характера в публицистическом дискурсе А. Андреева

The accuracy of synoptic-based weather forecasting deteriorates rapidly after five days and is not routinely available beyond 10 days. Conversely, climate forecasts are generally not feasible for periods of less than 3 months, resulting in a weather-climate gap. The tropical atmospheric phenomenon known as the Madden-Julian Oscillation (MJO) has a return interval of 30 to 80 days that might partly fill this gap. Our near-global analysis demonstrates that the MJO is a significant phenomenon that can influence daily rainfall patterns, even at higher latitudes, via teleconnections with broadscale mean sea level pressure (MSLP) patterns. These weather states provide a mechanistic basis for an MJO-based forecasting capacity that bridges the weather-climate divide. Knowledge of these tropical and extra-tropical MJO-associated weather states can significantly improve the tactical management of climate-sensitive systems such as agriculture

Nonsingular FRW cosmology and nonlinear electrodynamics

The possibility to avoid the cosmic initial singularity as a consequence of nonlinear effects on the Maxwell eletromagnetic theory is discussed. For a flat FRW geometry we derive the general nonsingular solution supported by a magnetic field plus a cosmic fluid and a nonvanishing vacuum energy density. The nonsingular behavior of solutions with a time-dependent $\Lambda(t)$-term are also examined. As a general result, it is found that the functional dependence of $\Lambda(t)$ can uniquely be determined only if the magnetic field remains constant. All these models are examples of bouncing universes which may exhibit an inflationary dynamics driven by the nonlinear corrections of the magnetic field.Comment: 20 pages, 7 figure

Transfer learning for galaxy morphology from one survey to another

© 2018 The Author(s). Published by Oxford University Press on behalf of the Royal Astronomical Society.Deep Learning (DL) algorithms for morphological classification of galaxies have proven very successful, mimicking (or even improving) visual classifications. However, these algorithms rely on large training samples of labelled galaxies (typically thousands of them). A key question for using DL classifications in future Big Data surveys is how much of the knowledge acquired from an existing survey can be exported to a new dataset, i.e. if the features learned by the machines are meaningful for different data. We test the performance of DL models, trained with Sloan Digital Sky Survey (SDSS) data, on Dark Energy survey (DES) using images for a sample of $\sim$5000 galaxies with a similar redshift distribution to SDSS. Applying the models directly to DES data provides a reasonable global accuracy ($\sim$ 90%), but small completeness and purity values. A fast domain adaptation step, consisting in a further training with a small DES sample of galaxies ($\sim$500-300), is enough for obtaining an accuracy > 95% and a significant improvement in the completeness and purity values. This demonstrates that, once trained with a particular dataset, machines can quickly adapt to new instrument characteristics (e.g., PSF, seeing, depth), reducing by almost one order of magnitude the necessary training sample for morphological classification. Redshift evolution effects or significant depth differences are not taken into account in this study.Peer reviewedFinal Accepted Versio

Uma ajuda na análise e interpretação de informação da aptidão física de crianças e jovens provenientes de amostras de grande dimensão. Um tutorial centrado na modelação hierárquica ou multinível

Este estudo pretende apresentar, de modo didáctico, a utilização da modelação hierárquica ou multinível na análise e interpretação do desempenho motor de crianças e jovens a partir da prova da corrida-marcha da milha. As diferentes etapas da modelação são mencionadas, analisando o comportamento dos resultados a partir dos output's do software utilizado, o HLM 6.02. Cada etapa da análise é devidamente esclarecida e mencionada a sua relevância em termos interpretativos dos resultados

DES15E2mlf: a spectroscopically confirmed superluminous supernova that exploded 3.5 Gyr after the big bang

We present the Dark Energy Survey (DES) discovery of DES15E2mlf, the most distant superluminous supernova (SLSN) spectroscopically confirmed to date. The light curves and Gemini spectroscopy of DES15E2mlf indicate that it is a Type I superluminous supernova (SLSN-I) at z = 1.861 (a lookback time of ∼10 Gyr) and peaking at MAB = −22.3 ± 0.1 mag. Given the high redshift, our data probe the rest-frame ultraviolet (1400–3500 Å) properties of the SN, finding velocity of the C III feature changes by ∼5600 km s−1 over 14 d around maximum light. We find the host galaxy of DES15E2mlf has a stellar mass of 3.5+3.6 −2.4 × 109 M, which is more massive than the typical SLSN-I host galaxy